输出结果
核心代码
#我们对训练集采用随机森林模型，并评估模型效果
%pylab inline
# 导入训练集、验证集和测试集
import pandas as pd
samtrain = pd.read_csv('samtrain.csv')
samval = pd.read_csv('samval.csv')
samtest = pd.read_csv('samtest.csv')
# 使用 sklearn的随机森林模型，其模块叫做 sklearn.ensemble.RandomForestClassifier
# 在这里我们需要将标签列 ('activity') 转换为整数表示，
# 因为Python的RandomForest package需要这样的格式。
# 其对应关系如下：
# laying = 1, sitting = 2, standing = 3, walk = 4, walkup = 5, walkdown = 6
# 其代码在 library randomforest.py 中。
import randomforests as rf
samtrain = rf.remap_col(samtrain,'activity')
samval = rf.remap_col(samval,'activity')
samtest = rf.remap_col(samtest,'activity')
import sklearn.ensemble as sk
rfc = sk.RandomForestClassifier(n_estimators=500, oob_score=True)
train_data = samtrain[samtrain.columns[1:-2]]
train_truth = samtrain['activity']
model = rfc.fit(train_data, train_truth)
# 使用 OOB (out of band) 来对模型的精确度进行评估.
rfc.oob_score_
# 用 "feature importance" 得分来看最重要的10个特征
fi = enumerate(rfc.feature_importances_)
cols = samtrain.columns
[(value,cols[i]) for (i,value) in fi if value > 0.04]
## 这个值0.4是我们通过经验选取的，它恰好能够提供10个最好的特征。
## 改变这个值的大小可以得到不同数量的特征。
## 下面这句命令是防止你修改参数弄乱了后回不来的命令备份。
## [(value,cols[i]) for (i,value) in fi if value > 0.04]
#我们对验证集和测试集使用predict()方法，并得到相应的误差。
# 因为pandas的 data frame 在第0列增加了一个假的未知列，所以我们从第1列开始。
# not using subject column, activity ie target is in last columns hence -2 i.e dropping last 2 cols
val_data = samval[samval.columns[1:-2]]
val_truth = samval['activity']
val_pred = rfc.predict(val_data)
test_data = samtest[samtest.columns[1:-2]]
test_truth = samtest['activity']
test_pred = rfc.predict(test_data)
#输出误差
print("mean accuracy score for validation set = %f" %(rfc.score(val_data, val_truth)))
print("mean accuracy score for test set = %f" %(rfc.score(test_data, test_truth)))
# 使用混淆矩阵来观察哪些活动被错误分类了。
# 详细说明请看 [5]
import sklearn.metrics as skm
test_cm = skm.confusion_matrix(test_truth,test_pred)
test_cm
# 混淆矩阵可视化
import pylab as pl
pl.matshow(test_cm)
pl.title('Confusion matrix for test data')
pl.colorbar()
pl.show()
# 计算一下其他的对预测效果的评估指标
# 详细内容请看 [6],[7],[8],[9]
# Accuracy
print("Accuracy = %f" %(skm.accuracy_score(test_truth,test_pred)))
# Precision
print("Precision = %f" %(skm.precision_score(test_truth,test_pred)))
# Recall
print("Recall = %f" %(skm.recall_score(test_truth,test_pred)))
# F1 Score
print("F1 score = %f" %(skm.f1_score(test_truth,test_pred)))
参考
[1] Original dataset as R data https://spark-public.s3.amazonaws.com/dataanalysis/samsungData.rda
[2] Human Activity Recognition Using Smartphones
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Human+Activity+Recognition+Using+Smartphones
[3] Android Developer Reference http://developer.android.com/reference/android/hardware/Sensor.html
[4] Random Forests http://en.wikipedia.org/wiki/Random_forest
[5] Confusion matrix http://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix
[6] Mean Accuracy
[7] Precision http://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall
[8] Recall http://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall
[9] F Measure http://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall
